VC++实现图像的微分微分运算、梯度锐化算子、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子

主要介绍了python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

在matlab中sobel和kanny算子的算法有多种实现方法，用简单的可以看懂的方式去编写 希望可以帮到大家

fpga实现sobel边缘检测modelsim仿真代码

摘要：本文主要介绍了几种主流的图像边缘检测算法，包括Canny算子、Sobel算子、Laplace算子、Roberts算子、Krisch算子、Prewitt算子、Susan角点检测算法等。另外也介绍了相应衍生的概念如图像噪声、图像滤波等。 文中所有代码均在本人电脑上正常运行！ 测试环境：VS2013+opevCV2.49 [TOC] 一、图像噪声 1.图像噪声分类 1.1 图像噪声分类 噪声的分类和该噪声的分布符合什么模型有关，常见的噪声有高斯白噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声、指数分布噪声等。 1.2 图像滤波器 图像滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。 一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。除此以外，像椒盐噪声，

几种常见边缘检测算子（ Sobel、Prewitt、Canny、Robert、拉普拉斯算子）的相关知识、原理和比较，绝对值得您的资源分

选定高斯平滑滤波模板的大小为3*3 经过高斯滤波，然后再进图像进行sobel。设定阈值 用soble检测并细化

图像的边缘检测，用的是sobel算子，并对边缘进行了细化

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足，提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度；然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度，最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘，得到边缘图像。实验结果表明，该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富，连续性好，边缘较细，整体效果优于传统Sobel算法，具有较高的实用价值。

Sobel 基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测 开发环境： ISE、Modelsim、Spartan6-xc6slx9 项目概况： 将上位机发送来的图片数据经过两个FIFO进行缓存，然后通过sobel算法把该图片的边沿区域找到，显示在显示器上。 项目描述： 通过MATLAB解析图像数据，添加帧头数据； 通过PC端上位机传输图像数据到FPGA端，经过帧解析模块提取有效图像数据信息； 经过3X3矩阵进行横向及纵向平面卷积运算，得出横向及纵向亮度差分近似值； 通过sobel模块处理卷积结果，经过阈值处理之后，输入RAM进行缓存； HDMI模块从RAM中读取数据在显示器上显示。 结构框图 效果描述 FPGA将上位机发来的数据缓存在两个FIFO钟，然后sobel算法模块调取FIFO内缓存的数据进行处理，将处理后的数据显示在显示器上，会看到显示器上面的图片为图片的边缘信息，Sobel是边缘处